CN108109689A - 诊疗会话方法及装置、存储介质、电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种诊疗会话方法及装置，属于人机对话技术领域，该方法包括：接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图；根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程；根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。该方法解决了现有技术中不能根据用户自身的提问信息生成个性化的提问流程，并最终根据该个性化的流程生成个性化的查询结果的问题，提升了查询结果的准确性，减少了由于根据查询结果进行自我治疗导致的诊疗失误。

Description

诊疗会话方法及装置、存储介质、电子设备

技术领域

本公开涉及人机对话技术领域，具体而言，涉及一种诊疗会话方法、诊疗会话装置、计算机可读存储介质以及电子设备。

背景技术

随着科学技术以及智能医疗的飞速发展，越来越多与日常就诊以及问诊的APP也随着增加；例如，有孕婴用的美柚以及宝宝树；平常咨询用的平安好医生以及春雨医生等等；购买药物用的用药助手以及药网等等。

在上述各APP中，都是通过查询的方式才能获得用户所需求的信息。例如，需要在平安好医生中查询由于感冒引起的各种症状时，需要找到疾病专栏，然后再查找到感冒，然后再根据自身的症状进行一些列的查询才能得到结果；又例如，在美柚中查询孕妇在孕中期的症状时，需要查找到以往用户的提问并根据该提问得到结果。

但是，上述APP查询方法存在如下缺陷：一方面，需要通过用户进行多重查询才能得到查询结果，且不能从专业的角度引导用户发现甄别有价值的信息查询，也不能直接根据用户的提问信息得到用户的提问意图，降低了用户体验；另一方面，不能根据用户自身的提问信息生成个性化的提问流程和提问问题，并最终根据该个性化的流程和问题生成紧密相关的查询结果，降低了查询结果的精确性，容易造成医疗失误。

因此，需要提供一种新的诊疗会话方法及装置。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种诊疗会话方法、诊疗会话装置、计算机可读存储介质、程序以及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的查询结果精确度较低的问题。

根据本公开的一个方面，提供一种诊疗会话方法，包括：

接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图；

根据所述用户提问意图生成包括提问问题和提问流程；

根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

在本公开的一种示例性实施例中，在根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问之后，所述诊疗会话方法还包括：

接收包括所述提问问题对应的问答信息的分析请求；

响应所述分析请求，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息；

根据所述特征信息生成与所述用户提问信息对应的诊断结果，并将所述诊断结果发送至终端应用程序以使所述终端应用程序将所述诊断结果呈现给用户。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程包括：

根据所述用户提问意图得到会话以及与所述会话对应的话题；其中，所述会话与所述话题的对应关系为一对多；

根据所述会话以及各所述话题生成包括提问问题的提问流程。

在本公开的一种示例性实施例中，所述话题包括普通话题、症状话题、疼痛话题、维度话题、诱发加重因素话题、化验话题、影像话题以及隐匿与鉴别诊断话题中的一种或多种。

在本公开的一种示例性实施例中，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息包括：

利用分类器对所述问答信息所属的话题进行分类；

对分类结果进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。

在本公开的一种示例性实施例中，在响应所述分析请求之后，所述诊疗会话方法还包括：

根据所述提问问题对应的问答信息查找所述提问问题在所述提问流程中的会话位置；

根据会话位置构建信息对象；

其中，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息包括：

对所述信息对象以及所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。

在本公开的一种示例性实施例中，所述用户提问信息以及所述问答信息包括图像信息、文字信息、音频信息、表情信息、肢体语言信息中的一种或多种。

根据本公开的一个方面，提供一种诊疗会话装置，包括：

提问信息分析模块，用于接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图；

提问流程生成模块，用于根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程；

提问流程发送模块，用于根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序和分类信息与同义信息数据库，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的诊疗会话方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的诊疗会话方法。

本公开一种诊疗会话方法及装置，通过对用户提问信息进行分析得到用户提问意图；然后根据用户提问意图生成包括提问问题的提问流程；最后根据会话标识将提问流程发送至终端应用程序，以使终端应用程序根据提问问题对用户进行提问；一方面，通过对用户提问信息进行分析得到用户提问意图，解决了现有技术中不能直接根据用户的提问信息得到用户的提问意图的问题，提升了用户体验；另一方面，通过根据用户提问意图生成包括提问问题的提问流程，解决了现有技术中不能根据用户自身的提问信息生成个性化的提问流程，并最终根据该个性化的流程生成个性化的查询结果的问题，提升了查询结果的准确性，减少了由于根据查询结果进行自我治疗导致的医疗失误的数量。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性示出一种诊疗会话方法的流程图。

图2示意性示出一种医疗会话系统的框图。

图3示意性示出另一种诊疗会话方法的流程图。

图4示意性示出一种根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程的方法流程图。

图5示意性示出一种对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息的方法流程图。

图6示意性示出一种诊疗会话装置的框图。

图7示意性示出一种用于实现上述诊疗会话方法的电子设备示例框图。

图8示意性示出一种用于实现上述诊疗会话方法的计算机可读存储介质。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

本示例实施方式中首先提供了一种诊疗会话方法，该诊疗会话方法可以运行于服务器、服务器集群或云服务器等；当然，本领域技术人员也可以根据需求在其他平台运行本发明的方法，本示例性实施例中对此不做特殊限定。参考图1所示，该诊疗会话方法可以包括以下步骤：

步骤S110.接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图。

步骤S120.根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程。

步骤S130.根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

上述诊疗会话方法中，一方面，通过对用户提问信息进行分析得到用户提问意图，解决了现有技术中不能直接根据用户的提问信息得到用户的提问意图的问题，提升了用户体验；另一方面，通过根据用户提问意图生成包括提问问题的提问流程，解决了现有技术中不能根据用户自身的提问信息生成个性化的提问流程，并最终根据该个性化的流程生成个性化的查询结果的问题，提升了查询结果的准确性，减少了由于根据查询结果进行自我治疗导致的医疗失误的数量。

下面，结合附图对本示例实施方式中上述诊疗会话方法中的各步骤进行详细的解释以及说明。

参考图1所示，在步骤S110中，接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图。

在本示例实施方式中，参考图2所示，首先，当终端设备201上对应APP(Application，应用程序)监听到有用户发起提问信息时，将包括该用户提问信息以及一会话标识生成一会话(Sentence)请求；然后，可以通过会话接口将该会话请求发送至会话服务器200中的会话管理模块203；当会话管理模块203接收到该包括会话标识以及用户提问信息的会话请求时，响应该会话请求将该用户提问信息发送至微处理器(也可以被称为大脑)205，当微处理器205接收到用户提问信息后，对该用户提问信息进行分析得到用户提问意图；其中，用户提问信息例如可以包括：我感冒了；也可以包括其他信息，例如我肚子痛等等，本示例对此不做特殊限制。此处需要进一步补充说明的是，该提问信息可以包括图像信息、文字信息、音频信息、表情信息、肢体语言信息等等，也可以包括其他信息，例如可以是视频信息等等，本示例对此不做特殊限制。

继续参考图1所示，在步骤S120中，根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程。

在本示例实施方式中，当得到上述提问意图后，将该提问意图发送至会话流程模块207(例如可以是聊天机器人)；当会话流程模块207接收到上述提问意图后，根据该提问意图生成包括提问问题的提问流程。例如，当用户提问信息为“我感冒了”时，可以根据该提问信息得到用户的提问意图为“感冒了需要吃什么药或者需要注意什么”；因此，根据该提问意图可以得到包括多个提问问题的提问流程。例如，提问问题以及提问流程可以为：

1.是否发烧？

2.是否头疼以及嗓子疼？

3.是否拉肚子？

……

此处需要补充说明的是，上述提问问题以及提问流程仅仅是起到示例性作用，并不能作为诊断依据。

继续参考图1所示，在步骤S130中，根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

在本示例实施方式中，当得到上述包括提问问题的提问流程后，可以根据上述会话标识将该提问流程发送至会话标识对应的设备终端201上的应用程序；当设备终端201上的应用程序接收到该提问流程后，根据该提问流程对用户进行提问。此处需要补充说明的是，提问问题可以不用一次性的全部发给用户终端，可以根据提问流程中提问问题的顺序，依次发送给用户终端；并根据用户的答复判断是否需要将下一个问题继续发送。例如，当询问用户“是否发烧”后，得到用户的回答为“是，而且头疼嗓子疼”，则可以不必将第二各问题发送至用户终端。通过使用该方式，可以避免由于重复询问同一个问题而使得用户较为烦躁的问题，进一步提升了用户体验。此处需要进一步补充说明的是，由于服务器会同时接收到多个会话请求，因此为了避免出现会话错误将错误的提问流程发送至设备终端，因此需要根据会话标识进行发送；进一步的，还可以以会话标识为键值对一次完整的会话(包括提问信息以及提问流程以及问答信息)进行保存，便于对同一用户进行管理，使得用户可以对历史会话进行实时查看。

图3示意性示出了另一种诊疗会话方法。参考图3所示，该诊疗会话方法还可以包括步骤S310-步骤S330。

参考图3所示，在步骤S310中，接收包括所述提问问题对应的问答信息的分析请求。

在本示例实施方式中，当上述终端设备201上的应用程序接收到上述包括提问问题的提问流程后，将提问问题呈现给用户，然后接收用户对该提问问题的问答信息；当终端设备201接收到该问答信息后，将该问答信息生成一分析请求，并将该分析请求发送至会话服务器200中的会话管理模块203；其中，该问答信息可以包括图像信息、文字信息、音频信息、表情信息、肢体语言信息等等，也可以包括其他信息，例如可以是视频信息等等，本示例对此不做特殊限制。

继续参考图3所示，在步骤S320中，响应所述分析请求，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。

在本示例实施方式中，当会话管理模块203接收到上述分析请求后，需要对分析请求中的问答信息进行分析得到与提问问题对应的特征信息；其中，对问答信息进行分析得到与提问问题对应的特征信息可以包括：利用分类器对所述问答信息所属的话题进行分类；对分类结果进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。详细而言：

首先，利用分类器对问答信息所属的话题进行分类；其中，话题(Topic)可以包括普通话题、症状话题、疼痛话题、维度话题、诱发因素话题、化验话题以及影像话题等等，也可以包括其他话题，本示例对此不做特殊限制；进一步的，当分类器完成对问答信息所属的话题的分类后，利用图2中所示的信息提取模块209对分类结果进行分析得到与提问问题对应的特征信息。例如，当问答信息为“发烧，而且头疼嗓子不舒服”时，利用分类器对该问答信息进行分类，可以得到分类结果为：症状话题以及疼痛话题；然后对该分类结果进行分析得到与提问问题对应的特征信息；例如可以为：感冒、发烧、头疼、嗓子疼等等。

下面，对上述分类器以及分类器的分类方法进行进一步的解释以及说明。分类器可以采用一元标注结合最大概率的标注算法，具体流程可以包括：首先，提取句子的特征，如果分类器的特征是句子特征的子集，则将该句子标注为当前分类器的名字；标注时需要在单字级别标注，选择句子特征和分类器特征交集的特征(每个单字)进行标注，标记该字对应的分类信息。标注规则为：如果该字属于分类器的特征，则以该分类器名称为tag对该字进行标注。对于同一个字，优先级高的标注器优先标注。已经被高优先级标注器标注的字，其他标注器不得进行标注。标注器的优先级为：症状＝维度＝Assay＝OTF＝YFF>修饰词；对于同一个字，在同一类诊断结果(如症状)中，如果被标记多次，则保留拥有最多tag的诊断结果。其次，采用修饰词对提出信息进行修饰标注。目前支持的修饰词包括：true＝肯定,有,是,正确,对,嗯,恩,yes；false＝否定,没有,没,非,否,不,错,不是,不对,no,无；uncertain＝不确定,不一定,不知道,可能,不好说,也许,没准,好像,应该；all＝全部,都,全,所有,十足,一切,一齐,一起,一概,完全,统共,均；other＝其他,其余,剩下的；only＝只有,仅；其中all、other、only需要优先处理，确定影响范围，然后再使用true、false、uncertain进行标注。

进一步的，分类器与标注器均需定期根据大脑数据库中的数据进行训练。训练过程符合标准的机器学习模型训练思路：特征提取→特征与标签结对→通过机器学习算法学习特征与标签的关系。在当前版本中，特征即标注对象的单字集合，机器学习算法为在特征和标签之间建立明确的一对一关系。正是因此，目前的分类器能够在小样本数据量下实现接近100％的准确性，但同时造成不支持模糊匹配的问题。未来在数据量增大的情况下，可以升级机器学习算法，获取模糊匹配的能力。

继续参考图3所示，在步骤S330中，根据所述特征信息生成与所述用户提问信息对应的诊断结果，并将所述诊断结果发送至终端应用程序以使所述终端应用程序将所述诊断结果呈现给用户。

在本示例实施方式中，当提取到上述特征信息后，根据上述特征信息生成与用户提问信息对应的诊断结果；其中，生成的诊断结果例如可以包括：吃XX退烧药以及XX消炎药；多喝水，不要吃刺激性食物等等；然后将该诊断结果发送至终端应用程序，当终端应用程序接收到该诊断结果后，将该诊断结果呈现给用户，以使用户可以针对自身状况进行及时治疗。

图4示意性示出一种根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程的方法流程图。参考图4所示，根据用户提问意图生成包括提问问题的提问流程可以包括步骤S410以及步骤S420。

参考图4所示，在步骤S410中，根据所述用户提问意图得到会话以及与所述会话对应的话题；其中，所述会话与所述话题的对应关系为一对多。

在本示例实施方式中，可以根据用户提问意图得到一会话(Conversation)以及该会话对应的话题(Topic)；其中，会话与话题的对应关系为一个会话对应多个话题；例如，一个会话中可以包括普通话题、症状话题、疼痛话题、维度话题、诱发因素话题、化验话题、影像话题以及隐匿与鉴别诊断话题等等。

继续参考图4所示，在步骤S420中，根据所述会话以及各所述话题生成包括提问问题的提问流程。

在本示例实施方式中，当得到上述会话以及会话对应的话题后，可以根据会话以及各话题生成包括提问问题的提问流程。其中，各话题对应的提问流程可以如下所示：

Topic_Common

话题目的：问诊开始时，从用户的描述中提取初始症状、维度信息。

造句模板：您(病人)还有其他症状需要补充吗？

对话流程：

首先，以固定问题(“请描述症状”)开始对话；其次，在用户的回答中提取症状维度和维度信息，并且最多追问2次；再次，在对话过程中，如果用户回答了“疼痛”，则向当前会话中插入Topic_Pain，实现对疼痛的具体追问。

Topic_Symptom

话题目的：询问病人是否有特定的症状。

造句模板：请问您(病人)是否有％s？

对话流程：

首先，询问病人是否有特定的症状；其次，获取用户的回答，调用诊断结果提取模块提取信息；再次，根据用户的回答对症状进行标记(tag)。

Topic_Pain

话题目的：引导病人对疼痛详细描述，以确认具体症状。

造句模板：请描述疼痛具体部位，如腹痛是满腹或上/下、右下腹部疼痛等？

对话流程：

首先，询问病人是否有特定的症状；其次，获取用户的回答，调用诊断结果提取模块提取信息；再次，如果用户只的补充回答只提取出一个症状，则返回该症状。如果提取出多个症状，则插入Topic_Symptom，确认这些症状哪些存在。

根据用户的回答对症状进行标记(tag)。

Topic_Dimension

话题目的：询问病人是否有特定的维度。

造句模板：

首先，询问症状对应的维度：请问您(病人)的XX是否是XX的？

其次，询问部位对应的维度：请问您(病人)XX的部位是XX吗？或是XX？

对话流程：

首先，询问病人是否有特定的维度；其次，获取用户的回答，调用诊断结果提取模块提取信息；再次，根据用户的回答对维度进行标记(tag)；进一步的，根据Symptom和Dimension的关联关系对非法Dimension进行过滤。

Topic_Factor

话题目的：询问病人是否有特定的OTF或YFF，或者对OTF Type进行提问。

进一步的，造句模板可以如下表1所示：

表1

一种对话流程为：

首先，如果询问特定OTF或YFF；其次，按照“特定OTF或YFF提问”模板造句；再次，获取用户的回答，调用诊断结果提取模块提取信息；最后，根据用户的回答对OTF或YFF进行标记(tag)。

另一种对话流程为：如果询问OTF Type，则按照“对OTF Type提问”模板造句：

首先，获取用户回答，调用诊断结果提取模块提取修饰词；其次，对type进行true、false、uncertain标注，如果修饰词中不含以上三种标记，则将type标注为skipped。

Topic_Assay

话题目的：从用户上传的化验单中提取信息。

造句模板：请上传您(病人)的％s化验单

对话流程：

首先，取用户上传化验单的OCR信息；其次，调用诊断结果提取模块提取信息；再次，对Assay信息进行标记(tag)。如果没有提取出任何异常信息，则生成默认返回“颅脑CT平扫未见明显异常”，tag为“t”。

Topic_Blas

话题目的：从用户上传的影像检查单中提取信息。

造句模板：请上传您(病人)的％s检查单

对话流程：

首先，获取用户上传检查单的OCR信息；其次，调用诊断结果提取模块提取信息；再次，对Blas信息进行标记(tag)。如果没有提取出任何异常信息，则生成默认返回“RBC”，tag为“t”。

图5示意性示出一种对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息的方法流程图。参考图5所示，对问答信息进行分析得到与提问问题对应的特征信息可以包括步骤S510-步骤S530。

参考图5所示，在步骤S510中，根据所述提问问题对应的问答信息查找所述提问问题在所述提问流程中的会话位置。

继续参考图5所示，在步骤S520中，根据会话位置构建信息对象。

继续参考图5所示，在步骤S530中，对所述信息对象以及所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。

下面，对步骤S510-步骤S530进行解释以及说明。首先，根据提问问题对应的问答信息查找提问问题在提问流程中的会话位置；例如，当问答信息为“发烧”时，则可以推断出提问问题为“是不是发烧了？”；然后查找到该问题在提问流程中的会话位置，例如可以为中间位置；其次，当得到该会话位置时，根据该会话位置构建信息对象(诊断结果对象)；例如，发烧对应的诊断结果对象为：物理降温或者药物降温等等；最后，对该诊断结果对象以及问答信息进行分析得到与提问问题对应的特征信息；该特征信息例如可以为：发烧，物理降温或者药物降温等等。

下面，对本发明整体技术方案的自动化测试以及自动化部署进行简单的解释以及说明。

为降低上线后出现故障的概率，将集成测试中发现的典型问题整理为23个自动化测试用例，位于testcases目录下，由TestCaseLoader负责加载、执行、自动校验执行结果。如果在测试过程中发现执行结果与预期不同，则自动抛出异常警告。进一步的，21个自动化测试用例按照Topic分组，命名规则为topic_[Topic类型]_case[数字].txt。测试用例文件的关键信息包括：用户信息：包括userid和sessionid字段；提示信息：模拟大脑发送的提问意图信息，hint信息格式可参考sentence接口；会话信息：模拟用户回答过程，每句话一行，格式固定为“编号＝回答”；预解析结果：预期的解析结果，每个解析结果一行。如果实际结果与预期结果不同，则会有异常提示。最后，可以按照以上格式自由扩充测试用例，只要命名符合规范，即可自动被TestCaseLoader执行。

进一步的，为降低部署过程的工作量，将部署脚本内嵌在deploy.py文件中。部署流程可以包括：备份服务器上当前的程序和日志文件到备份目录中；拷贝文件；重启服务；自动执行所有测试用例，如果存在异常则提示。其中，所有系统配置参数均在config目录下，包括日志文件的格式配置。日志在log目录下，目前采用滚动记录，最多纪录100天。Log分为preanalysis.log、backendService.log两类。分别对应处理用户请求的log和后台服务的log。为了方便大脑数据库中补充词汇，所有预处理未能识别的词汇都纪录到log/mismatch.log文件中。

图6示意性示出一种诊疗会话装置。参考图6所示，该诊疗会话装置可以包括提问信息分析模块610、提问流程生成模块620以及提问流程发送模块630。其中：

提问信息分析模块610可以用于接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图。

提问流程生成模块620可以用于根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程。

提问流程发送模块630可以用于根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

上述诊疗会话装置中各模块的具体细节已经在对应的诊疗会话方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图7来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元710执行，使得所述处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元710可以执行如图1中所示的步骤S110：接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图；S120：根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程；步骤S130：根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)7201和/或高速缓存存储单元7202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)7203。

存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204，这样的程序模块7205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备700也可以与一个或多个外部设备770(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图8所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (10)

1.一种诊疗会话方法，其特征在于，包括：

接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图；

根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程；

根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

2.根据权利要求1所述的诊疗会话方法，其特征在于，在根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问之后，所述诊疗会话方法还包括：

接收包括所述提问问题对应的问答信息的分析请求；

响应所述分析请求，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息；

根据所述特征信息生成与所述用户提问信息对应的诊断结果，并将所述诊断结果发送至终端应用程序以使所述终端应用程序将所述诊断结果呈现给用户。

3.根据权利要求2所述的诊疗会话方法，其特征在于，根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程包括：

根据所述用户提问意图得到会话以及与所述会话对应的话题；其中，所述会话与所述话题的对应关系为一对多；

根据所述会话以及各所述话题生成包括提问问题的提问流程。

4.根据权利要求3所述的诊疗会话方法，其特征在于，所述话题包括普通话题、症状话题、疼痛话题、维度话题、诱发加重因素话题、化验话题以及影像话题以及隐匿与鉴别诊断话题中的一种或多种。

5.根据权利要求3所述的诊疗会话方法，其特征在于，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息包括：

利用分类器对所述问答信息所属的话题进行分类；

对分类结果进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。

6.根据权利要求2所述的诊疗会话方法，其特征在于，在响应所述分析请求之后，所述诊疗会话方法还包括：

根据所述提问问题对应的问答信息查找所述提问问题在所述提问流程中的会话位置；

根据会话位置构建信息对象；

其中，对所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息包括：

对所述信息对象以及所述问答信息进行分析得到与所述提问问题对应的特征信息。

7.根据权利要求2-6任一所述的诊疗会话方法，其特征在于，所述用户提问信息以及所述问答信息包括图像信息、文字信息、音频信息、表情信息、肢体语言信息、传感器信息、场景信息、情感状态信息中的一种或多种。

8.一种诊疗会话装置，其特征在于，包括：

提问信息分析模块，用于接收包括会话标识以及用户提问信息的会话请求，响应所述会话请求对所述用户提问信息进行分析得到用户提问意图；

提问流程生成模块，用于根据所述用户提问意图生成包括提问问题的提问流程；

提问流程发送模块，用于根据所述会话标识将所述提问流程发送至终端应用程序，以使所述终端应用程序根据所述提问问题对所述用户进行提问。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序和分类信息与同义信息数据库，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的诊疗会话方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的诊疗会话方法。